- 商品参数
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- 作者:
朱建明著|
无编|
无译
- 出版社:机械工业出版社
- 出版时间:2025-02
- 页数:无
- ISBN:9787111771548
- 版权提供:机械工业出版社
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本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等,并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。
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第1章社交网络概述1 11社交网络与在线社交网络1 111社交网络1 112在线社交网络3 12社交网络分析的理论与相关工作6 121社交网络分析研究方向8 122社交网络分析研究方法14 13在线社交网络的表示20 131图论20 132图论分析社交网络的优势29 133图论模型:节点与边的表示形式29 14在线社交网络结构特征30 141规则网络31 142随机网络31 143复杂网络32 144社交网络的节点中心性33 145群组38 146超图44 15在线社交网络中的负面信息46 151负面信息的影响47 152负面信息的传播机制48 153研究意义49 16本章小结49 第2章信息传播模型51 21独立级联模型51 22线性阈值模型54 23传染病模型58 231SI模型58 232SIS模型58 233SIR模型59 234SEIR模型60 24触发模型61 25渗流模型63 26竞争线性阈值模型与竞争独立级联模型65 261竞争线性阈值模型65 262竞争独立级联模型 68 263基于竞争独立级联模型下的竞争影响最大化问题71 27通用阈值模型与通用级联模型71 28本章小结74 第3章信息传播影响力的估计75 31影响力估计的复杂性75 32反向影响集抽样方法76 321反向影响集抽样算法77 322竞争传播过程中的反向影响集构造79 323抽样复杂度分析80 33分布式抽样技术80 331分布式抽样算法81 332抽样复杂度分析88 34图神经网络的影响力估计89 341图神经网络89 342算法设计91 35本章小结93 第4章集函数的性质94 41次模函数定义及优化方法94 411次模函数定义95 412贪心算法96 413模性定义98 414超模性定义98 42非次模函数优化99 421次模比的定义99 422曲率的定义100 423集函数的连续化101 424非次模函数的优化方法102 425非次模函数优化的实际应用103 43本章小结105 第5章抽样近似性107 51蒙特卡罗仿真107 52近似算法108 521近似算法AA108 522停止规则算法109 53下界110 54证明111 541证明的准备工作111 542停止规则定理的证明113 543AA定理的证明114 544下界定理的证明115 55本章小结118 第6章复杂度分析与算法近似性120 61复杂度分析中的基本概念120 611P问题121 612NP问题121 613NP完全问题 121 614NP难问题121 62信息传播问题中的复杂度分析122 63信息传播问题中求解算法的近似性124 631贪心算法求解近似性125 632三明治算法求解近似性126 633集函数分解算法求解近似性126 64本章小结128 第7章应用130 71从众效应下的影响力最大化问题130 711问题背景130 712模型构建131 713理论分析132 72社交网络群组影响力最大化问题138 721问题背景138 722模型构建139 723理论分析140 73社交网络中群组影响力收益最大化问题144 731问题背景144 732模型构建144 733理论分析145 74社交网络中谣言源不确定情形下的鲁棒控制问题147 741问题背景147 742模型构建148 743理论分析151 75社交网络中谣言源不确定情形下的随机优化控制问题154 751问题背景154 752模型构建155 753理论分析156 76社交网络回音壁效应分析与影响力最大化问题157 761问题背景157 762模型构建158 763理论分析161 764算法设计163 77虚假信息交互量最小化问题165 771问题背景165 772模型构建166 78虚假信息群组回音壁效应最小化问题168 781问题背景168 782模型构建168 79虚假信息跨虚实交互网络传播最小化问题169 791问题背景169 792模型构建170 710虚实交互社交网络中竞争虚假信息关注度最小化问题171 7101问题背景171 7102模型构建172 711社交网络中虚假信息多源头溯源问题173 7111问题背景173 7112模型构建173 712动态社交网络中虚假信息多源头溯源问题176 7121问题背景176 7122模型构建177 713有符号在线社交网络中净正面交互信息量最大化问题178 7131问题背景178 7132模型构建180 7133理论分析183 714基于马尔可夫链的谣言动态传播问题185 7141问题背景185 7142模型构建186 7143理论分析195 第8章未来愿景与研究展望198 81社交网络信息传播问题前沿热点198 811异构社交网络信息传播模型研究198 812动态网络演化模型研究200 813虚实空间交互下虚假信息一体化治理研究201 82社交网络信息传播理论前瞻研究203 821基于次模比与曲率的非次模函数优化方法研究203 822自适应次模性优化问题研究205 823深度学习在社交网络中的应用207 83社交网络典型数据集架构与采集208 参考文献212
朱建明 中国科学院大学教授,博士生导师,应急管理科学与工程学院院长助理,全国专业标准化委员会委员,全国专业学位水平评估专家,中国科协“科创中国”安全与应急管理专业科技服务团团长,中国优选法统筹法与经济数学研究会数学建模与算法分会副理事长,中国优选法统筹法与经济数学研究会应急管理专业委员会秘书长、网络科学分会副秘书长,国家自然科学基金重点项目及面上项目评议专家。斯坦福大学、得克萨斯大学达拉斯分校、新加坡南洋理工大学访问学者。从事运筹学、应急管理、大数据分析、社会计算和网络科学等研究,发表论文 100 余篇,获得中国科学院朱李月华优秀教师奖、北京市应急管理领域青年优秀科技论文一等奖。
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